一篇文章搞懂数据仓库：常用ETL工具、方法

一篇文章搞懂数据仓库：常用ETL工具、方法

目录

​​一、什么是ETL？​​

​​二、ETL & ELT​​

​​三、常用的ETL工具​​

​​3.1 sqoop​​

​​3.2 DataX​​

​​3.3 Kettle​​

​​3.4 canal​​

​​3.5 StreamSets​​

​​四、ETL加载策略​​

​​4.1 增量​​

​​4.2 全量​​

​​4.3 流式​​

​​小编有话​​

一、什么是ETL？

ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将​​数据​​​从来源端经过抽取（extract）、​​转换​​（transform）、加载（load）至目的端的过程，是数据仓库的生命线。

抽取（Extract）主要是针对各个业务系统及不同服务器的分散数据，充分理解数据定义后，规划需要的数据源及数据定义，制定可操作的数据源，制定增量抽取和缓慢渐变的规则。

转换（transform）主要是针对数据仓库建立的模型，通过一系列的转换来实现将数据从业务模型到分析模型，通过ETL工具可视化拖拽操作可以直接使用标准的内置代码片段功能、自定义脚本、函数、存储过程以及其他的扩展方式，实现了各种复杂的转换，并且支持自动分析日志，清楚的监控数据转换的状态并优化分析模型。

装载（Load）主要是将经过转换的数据装载到数据仓库里面，可以通过直连数据库的方式来进行数据装载，可以充分体现高效性。在应用的时候可以随时调整数据抽取工作的运行方式，可以灵活的集成到其他管理系统中。

二、ETL & ELT

伴随着数据仓库的发展（​​传送门：数据仓库的八个发展阶段​​），数据量从小到大，数据实时性从T+1到准实时、实时，ETL也在不断演进。

在传统数仓中，数据量小，计算逻辑相对简单，我们可以直接用ETL工具实现数据转换（T），转换之后再加载到目标库，即（Extract-Transform-Load）。但在大数据场景下，数据量越大越大，计算逻辑愈发复杂，数据清洗需放在运算能力更强的分布式计算引擎中完成，ETL也就变成了ELT（Extract-Load-Transform）。

即：Extract-Transform-Load  >>  Extract-Load-Transform

通常我们所说的ETL，已经泛指数据同步、数据清洗全过程，而不仅限于数据的抽取-转换-加载。

三、常用的ETL工具

下面小编将介绍几类ETL工具（sqoop，DataX，Kettle，canal，StreamSets）。

3.1 sqoop

是Apache开源的一款在Hadoop和关系数据库服务器之间传输数据的工具。可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle等）中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导出到关系型数据库中。sqoop命令的本质是转化为MapReduce程序。sqoop分为导入（import）和导出（export），策略分为table和query模式分为增量和全量。

3.2 DataX

DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。

3.3 Kettle

一款国外免费开源的、可视化的、功能强大的ETL工具，纯java编写，可以在Windows、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。

3.4 canal

canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，纯Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据实时订阅和消费，目前主要支持了MySQL，也支持mariaDB。

3.5 StreamSets

是大数据实时采集ETL工具，可以实现不写一行代码完成数据的采集和流转。通过拖拽式的可视化界面，实现数据管道(Pipelines)的设计和定时任务调度。创建一个Pipelines管道需要配置数据源(Origins)、操作(Processors)、目的地(Destinations)三部分。

四、ETL加载策略

4.1 增量

有些表巨大，我们需要选择增量策略，新增delta数据需要和存量数据merge合并。两种方法：

merge（一）

merge（二）

只有新增(full join。能拿更新表就拿更新表)

新增+删除

history-table Left join delet-table where delect-table.value is null == 表a表a full join update-table (能拿update就拿update)

4.2 全量

每天一个全量表，也可一个hive天分区一个全量。

4.3 流式

使用kafka，消费mysql binlog日志到目标库，源表和目标库是1：1的镜像。

小编有话

无论是全量还是增量的方式，都会浪费多余的存储或通过计算去重，得到最新的全量数据。为解决这一问题，墙裂建议kafka的数据同步方案，源表变化一条，目标表消费一条，目标表数据始终是一份最新全量数据，且为实时同步的。

ps.极端情况下可能会丢数，需要写几个监控监本（详见数据质量篇）和补数脚本即可~

​

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。